隨著人們網(wǎng)購頻率日益增加,并且由于互聯(lián)網(wǎng)時代的到來,物流支付鏈接變得更加完善,在線購物者的數(shù)量也大大增加。越來越多的在線購物平臺,如淘寶、天貓、京東商城,對在線營銷反作弊系統(tǒng)的需求也越來越大�，F(xiàn)如今購物平臺需要一個防欺詐系統(tǒng),以過濾出欺詐性商家,為用戶提供干凈公平的在線購物平臺,創(chuàng)建更好的消費通道。本文在對業(yè)務(wù)場景、常用作弊方法和作弊渠道進(jìn)行詳細(xì)分析后,提出了解決方案。該系統(tǒng)的總體設(shè)計主要分為四個模塊:日志收集,前端實時防控、后端離線過濾和處罰中心。使用Groovy作為用于收集日志的Flume,用于存儲和計算日志量的Hadoop平臺,用于實時反作弊計算的Esper復(fù)雜事件流處理引擎以及處罰規(guī)則引擎,分別描述了每個模塊的技術(shù)實現(xiàn)。我們通過應(yīng)用相關(guān)知識（例如云計算技術(shù),Hadoop Map/Reduce編程框架、數(shù)據(jù)挖掘、在線分析和數(shù)據(jù)倉庫處理）提供C2C電子商務(wù)網(wǎng)站反作弊系統(tǒng)的示例。 

【文章來源】：網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用. 2020,(09)

【文章頁數(shù)】：2 頁

【文章目錄】：
1 C2C電子商務(wù)網(wǎng)站反作弊系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)
    1.1 HDFS
        1.1.1 HDFS架構(gòu)
        1.1.2 如何恢復(fù)可用空間
2 反作弊系統(tǒng)的業(yè)務(wù)場景和需求分析
    2.1 反作弊系統(tǒng)業(yè)務(wù)需求分析
        2.1.1 C2C平臺反作弊的重要性
        2.1.2 在C2C平臺上作弊的常見類型和原因
        2.1.3 作弊的方法
        2.1.4 檢測作弊的方式
    2.2 店鋪等級
3 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
碩士論文
[1]淘寶網(wǎng)營銷策略研究[D]. 吳明楊.吉林大學(xué) 2013
[2]消費者對C2C網(wǎng)上店鋪初始信任影響因素研究[D]. 張釗.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2010
[3]C2C電子商務(wù)中消費者信任的影響因素研究[D]. 許青.湖南大學(xué) 2010



本文編號：3579213